Охотничий автомат: винтовки «Калашникова» – в списке лучших

Содержание

Последним изобретением Калашникова стал охотничий карабин | Статьи

В базе данных Роспатента на имя легендарного оружейного конструктора Михаила Калашникова, скончавшегося 23 декабря в Ижевске, зарегистрирован единственный патент. Это исключительно мирное изобретение — охотничий карабин, отличающийся тем, что его нельзя переделать в автомат. Весной 1994 года 74-летний Калашников подал заявку и в 1996-м получил авторское свидетельство № 20066828 на оружие с новым ударно-спусковым механизмом, защищенным от такой переделки. 

Эксперт по стрелковому оружию Виктор Кораблин ознакомился с патентом и пояснил «Известиям» сущность изобретения. В отличие от автомата АК-47 и сделанного на его основе карабина «Сайга» ударно-спусковой механизм последнего карабина Калашникова заключен в отдельную коробку, которую можно вытащить целиком. В обычном автомате детали механизма крепятся прямо к корпусу, поэтому, чтобы его почистить, приходится доставать каждую деталь. Но главная функция коробки — она делает невозможным кустарную доработку механизма для стрельбы очередями.

— В обычной «Сайге» можно просто вставить недостающие детали, например автоспуск, — и получится автомат. А здесь это сделать невозможно. В остальном механизм очень похож на автомат Калашникова, — пояснил Кораблин.

Он добавил, что не встречал ни одного готового образца оружия с механизмом, описанным в патенте Калашникова.

Президент Федерации практической стрельбы России Виталий Крючин пояснил «Известиям», что ноу-хау Калашникова защитит карабин от использования организованными преступными группами. 

— Охотникам такие переделки ни к чему, никто не будет стрелять очередями по животным. А вот бандиты активно этим пользуются. В новом механизме такой возможности нет, оргпреступности это оружие будет неинтересно, а значит, и к охотникам — владельцам такого ружья — будет меньше вопросов, — пояснил Крючин. 

Эксперт считает неслучайным тот факт, что последним оружием легендарного Калашникова стал охотничий карабин, а не боевой автомат. Поскольку охотничье оружие — это вершина оружейного мастерства.  

— Армейский унифицированный автомат стоит $200–400. Его главная задача — быть дешевым, унитарным и сертифицированным. Хороший карабин может стоить и $20 тыс., и $35 тыс., а спортивные винтовки бывают и по €120 тыс. Это вершина конструкторской мысли, — пояснил глава Федерации практической стрельбы. 

Срок действия патента № 20066828 закончился 22 марта 2009 года из-за неуплаты пошлины за него. Близкие конструктора заявили, что заняты приготовлением к похоронам, и воздержались от комментариев по этому поводу.

В концерне «Калашников», который стал правопреемником Ижевского механического завода, где производят всю линейку АК, «Известиям» не смогли прокомментировать судьбу патента знаменитого конструктора. 

Карабин охотничий «Рекорд-338» исп.08 КО-338.КОМ8 в Москве и Московской области

Мир охоты

г. Москва, ул. Садовническая 29, п.10

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бесплатная парковка Ежедневно с 10:00 до 22:00

Ежедневно с 10:00 до 22:00

00″ data-image-url=»/product-images/15368/1.jpg» data-name=»Карабин охотничий «Рекорд-338» исп.08 КО-338.КОМ8″ data-delivery-time=»40″ data-is-100-promo=»false»>
Оружейный салон «Арсенал-плюс»

Московская обл., г.Одинцово, Можайское шоссе, д.20А

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бесплатная парковка Комиссионный отдел Понедельник-пятница с 10:00 до 20:00
Суббота-воскресенье с 10. 00 до 18:00

Понедельник-пятница с 10:00 до 20:00
Суббота-воскресенье с 10.00 до 18:00

Гранд-Охота

Московская обл., г. Химки, Юбилейный пр-т, д. 78

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Люберецкий Арсенал

Московская область, г. Люберцы, ул.Хлебозаводская, д. 8Б

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Оружейный бутик Калашников

г. Москва, Дмитровское шоссе, д. 71Б Бизнес Центр «7ONE» офис 113

Ожидаемый срок поставки в магазин — 17 дней

Мир охоты

г. Москва, ул. 5-я Кабельная, д. 2 (ТРК «СпортЕХ», м. «Авиамоторная»), 5 этаж

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бесплатная парковка Ежедневно с 10:00 до 21:00

Ежедневно с 10:00 до 21:00

Охотничий клуб

г. Реутов, ул. Победы, д. 31-а

Ожидаемый срок поставки в магазин — 17 дней

Мегамаркет трофей

Московская обл, Ленинский р-н, Ближние Прудищи д, Мкад 27 км, владение № 9, помещение 2

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бренд-зона Бесплатная парковка Понедельник-воскресенье с 10:00 до 22:00

Понедельник-воскресенье с 10:00 до 22:00

Air-gun

г. Москва, ул. Народного Ополчения, д. 21, к. 1

Ожидаемый срок поставки в магазин — 17 дней

ООО «Темп»

г. Подольск, мкр Климовск, Заводская, с. 1а

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Магазин «Охота и Рыбалка»

г. Королев, Проезд Циалковского, д.5

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Охотник

г. Москва, ул. Каланчевская, дом 4/2, стр.1

Ожидаемый срок поставки в магазин — 17 дней

Безналичная оплата Бренд-зона Комиссионный отдел Ежедневно с 10:00 до 19:00

Ежедневно с 10:00 до 19:00

Air-gun

г. Москва, ул. Шарикоподшипниковская, д. 22

Ожидаемый срок поставки в магазин — 17 дней

Охотничье-рыболовный салон «Арсенал»

Московская обл., г. Мытищи, ул. Юбилейная, д. 5

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бесплатная парковка Комиссионный отдел Понедельник-пятница с 10:00 до 20:00
Суббота, воскресенье с 10:00 до 18:00

Понедельник-пятница с 10:00 до 20:00

Суббота, воскресенье с 10:00 до 18:00

Охотник Подмосковья

г.Серпухов ул.Горького д.1а

Ожидаемый срок поставки в магазин — 40 дней

Безналичная оплата Бесплатная парковка Комиссионный отдел Понедельник-суботта с 10:00 до 19:00
Воскресенье с 10:00 до 18-00.

Понедельник-суботта с 10:00 до 19:00
Воскресенье с 10:00 до 18-00.

Карабин охотничий самозарядный МЦ 567

Единственный отечественный самозарядный образец охотничьего оружия калибра 12,7х108 мм, дальность прицельной стрельбы до 1800 м.

Уникальная складная конструкция: в течении нескольких секунд карабин складывается для транспортировки (длина уменьшается на треть) и столь же быстро переводится в боевое положение.

12,7 мм пуля имеет втрое меньший ветровой снос чем пуля винтовочного патрона  калибра 7,62 мм.

Самозарядная работа, эффективное дульное  устройство снижает утомляемость спортсмена или охотника, позволяет вести огонь с высокой скорострельностью.

Регулируемые по высоте сошки позволяют занять удобную позицию при стрельбе.

Калибр, мм  

12,7×108

Длина карабина

1740 мм

Длина в сложенном состоянии

1200 мм

Длина ствола

1000 мм 

Масса без магазина и оптического прицела

12,9 кг

Вместимость магазина

5 патронов


Базовая комплектация:

1. Карабин охотничий самозарядный с магазином — 1 шт.
2. Комплект инструмента и принадлежностей:
     2.1. Шомпол — 1 шт.
     2.2. Ключ — 1 шт.
     2.3. Протирка — 1 шт.
3. Коробка упаковочная
4. Руководство по эксплуатации

Охотничье оружие


Охотничье оружие

Кроме спортивного оружия на базе АК создано большое семейство охотничьих карабинов. Первый самозарядный охотничий карабин «Сайга» отработан на базе автомата АКМ в 1974 году. Сделан он был по заказу Л. И. Брежнева и просьбе партийного лидера Казахстана создать оружие для отстрела сайгаков. Мигрирующие животные вытаптывали на больших площадях посевы пшеницы, а вооруженные обычными гладкоствольными ружьями охотники не могли с ними справиться.

М. Т. Калашников:

«Я сначала был против, чтобы на базе моего автомата делали охотничий карабин. Но поскольку в начале 90-х годов “Ижмашу” было особенно тяжело, я решил хоть чем-то поддержать и конструкторов, и технологов, и производство».

В 1992 году были запущены в серию две гладкоствольные модели карабина «Сайга» под патрон 7,62×33 мм. Это почти АКМ, но без автоматического режима огня. В карабине применены ложеприкладные детали, удобные для охотничьей эксплуатации. Освоены и поступили в продажу самозарядные гладкоствольные карабины «Сайга-410», «Сайга-20» и «Сайга-12» под патроны 410,20 и 12 калибров. «Сайга-410К» исполнена в стиле «милитари», ее легко принять за автомат. Только очень внимательный и знающий любитель оружия с расстояния в несколько метров может разглядеть широкий магазин и детали бутафорского дульного устройства. Это ружье можно рекомендовать и для самообороны, и для обучения стрельбе женщин и подростков.

В 1994 году на базе конструкции ручного пулемета РПК-74 разработан самозарядный охотничий карабин «с». С каждым годом увеличивается спрос на спортивно-охотничье оружие производства «Ижмаша». Одним из основных потребителей его являются США.

Калашников говорит, что если отшлифовать стекло, то оно и останется стеклом, а отшлифуйте алмаз — получите бриллиант. Эта присказка не требует расшифровки, как не нуждаются в доказательствах и уникальные качества автомата Калашникова, поистине русского бриллианта. Не случайно на конструктивной базе АК-47 за полвека создано множество образцов самого разнообразного оружия, которое и по сей день является одним из самых лучших в мире.

Оружие на базе «калаша» сейчас уже называется не автоматами, а стрелковыми комплексами. Потому что в них кроме автомата в качестве отдельных дополнительных конструкций входят подствольные гранатометы, ночные и дневные приборы прицеливания, специальные боеприпасы, магазины, штык-ножи и прочие приспособления, предназначенные для победы солдата в бою. Но главное — все это вооружение построено по основному «калашниковскому принципу»: простота, безотказность, надежность и эффективность.

М. Т. Калашников:

«На базе моего автомата сегодня делают охотничьи карабины. Они пользуются большим спросом. Еще сделали огнетушитель. Гасит при небольшой порции воды успешно, а пожаров по России много. Конструировал я и для хирургии… Хватит, навоевались. Когда в Москву приезжал американец Джозеф Байерли, участник Второй мировой войны, оказавшийся на нашей стороне, я торжественно вручил ему свой автомат и сказал: “Передайте Бушу, что я разоружился”. Но, повторю, необходимо совершенствовать образцы вооружения и держать их “на запасном пути”».

Переломным моментом в истории карабинов семейства «Сайга» стали «лихие девяностые» — принятие новых законов, регулирующих оборот гражданского оружия, вкупе с ростом преступности породило большой спрос на мощные самозарядные ружья армейского образца. Тут-то ижевские оружейники, оставшиеся к тому же без «госзаказа», и вспомнили о «Сайге».

Начиная с 1993 года, на Ижевском машиностроительном заводе было налажено производство семейства гладкоствольных самозарядных ружей «Сайга». Задачу адаптации боевого автомата для нужд населения решалась группой инженеров-оружейников в составе Г. Н. Никонова, В. Афонина, В. Цыпко, А. Туркина, В. Абрамяна, Л. Пономарёва, и В. Симоненко. В качестве боеприпаса для нового оружия был выбран достаточно экзотический для постсоветской России патрон — .410 «Магнум», имевший американское происхождение. Длина гильзы в данном случае составляет 3 дюйма (76 мм), а калибр — 410/1000 дюйма то есть 10,2 мм. Первоначально предполагалось, что карабин будет работать с иностранными патронами, затем производство этого типа боеприпасов было налажено на Тульском, Краснозаводском и Барнаульском заводах.

Следующим этапом в создании семейства «гладкоствольных карабинов» стал выпуск аналогичного оружия под более мощный и традиционный для России патрон 20-го калибра. Функционально такой карабин предназначался уже не только для самообороны и спортивной стрельбы, но и для охоты на мелкого и среднего зверя, а также эффективного выполнения охранных функций.

К концу 90-х, на базе компоновочной схемы автомата Калашникова, был создан и гладкоствольный карабин «Сайга» под охотничий патрон 12-го калибра, ставший одним из самых мощных образцов полуавтоматического оружия. Интересно, что «Сайга 12» в исполнении «030» применяется не только гражданскими стрелками на соревнованиях по практической стрельбе, но и представляет серьёзный интерес для профессионалов в качестве мощного штурмового оружия. В боевом варианте она называется — Карабин «18,5 КС-К».

Параллельно с разработкой гладкоствольных образцов конструкторы «Ижмаша» продолжали развивать и семейство нарезных охотничьих карабинов. Производство нарезной «Сайги» было восстановлено в 1992 году. Однако при всей надёжности и безотказности работы «калашниковского» механизма многие охотники отмечали, что кучность карабина оставляла желать лучшего. Действительно — трудно было ожидать снайперской точности от оружия, разработанного на базе армейского автомата. Для радикального улучшения боевых характеристик «Сайга» нуждалась в глубокой доработке. Это привело к созданию модернизированного варианта карабина «Сайга-М», ставшего родоначальником нового семейства нарезного оружия. К концу XX века завод уже выпускал целый ряд винтовок и карабинов, базировавшихся на хорошо отработанной и, безусловно, популярной схеме автомата Калашникова.

Вершиной эксплуатации имиджа легендарного «АК» стали модели, выпущенные в начале двухтысячных. Карабины под маркой «Сайга Мк» и «Сайга Мк» исп 03 внешне как две капли воды были похожи на боевые автоматы Ак-103/101 и Ак-104/102 соответственно.

В настоящее время «Сайга» стала уже именем нарицательным. Под этой маркой концерн «Ижмаш» выпускает широкий спектр нарезного и гладкоствольного полуавтоматического оружия, включающего в себя как чисто охотничьи образцы, так и компактные карабины, пригодные для защиты дома, спортивно-прикладной, тренировочной и развлекательной стрельбы. Причём оружие выпускается в широком диапазоне калибров — от нарезного 5.45 мм до гладкоствольного 12-го калибра.

Существует три основных модификации, единых для всего семейства Сайга :

  • Сайга (.410, 20 или 12) без буквенного индекса это самозарядное гладкоствольное ружьё с охотничьим пластмассовыми (или деревянными) прикладом и цевьём. Длина ствола 570 (580 для 12К) или 680 мм. Прицельные приспособления — мушка и целик (либо регулируемая прицельная планка по спец.заказу) расположены над газоотводной трубкой.
  • Сайга (.410, 20 или 12) с индексом С вариант исполнения ружья, со складывающимся пластмассовыми прикладом, рукояткой управления огнём (по типу автомата АК) и цевьём охотничьего типа. Длина ствола 570 (580 для 12С) или 680 мм. Прицельные приспособления — мушка и целик (либо регулируемая прицельная планка по спец.заказу)расположены над газоотводной трубкой.
  • Сайга (.410, 20 или 12) с индексом К укороченное самозарядное ружьё — «гладкоствольный карабин». Приклад и пистолетная рукоятка, а в некоторых исполнениях и цевьё, позаимствованы у Автомата Калашникова. В конструкцию введён механизм блокировки, который не позволяет снять оружие с предохранителя до тех пор, пока не будет откинут приклад. Длина ствола от 330 мм. Прицельные приспособления охотничьего или «автоматного» типа.

Помимо основных модификаций на сегодняшний день на рынке представлено огромное множество различных вариантов их исполнений:

  • Сайга-410К исп.01/02 — самозарядный гладкоствольный карабин с укороченным стволом, складывающимся пластмассовым/рамочным металлическом прикладом и пластмассовым/фанерным цевьём. Внешний вид по типу АК-74М/АК-74С. Данное исполнение разрабатывалось как «казачье» однако не получило признания в целевой аудитории из-за массы недостатков, сказывавшихся на надёжности работы автоматики. Пользуется спросом в основном для обучения, развлечения и охранных целей.
  • Сайга-410К исп.03/04 — самозарядный гладкоствольный карабин с укороченным стволом, складывающимся пластмассовым/рамочным металлическим прикладом и пластмассовым/фанерным цевьём. Внешний вид по типу малогабаритного АК «сотой серии» или АКС-74У.
  • Сайга-20К исп.04 — самозарядный гладкоствольный карабин со складывающимся пластмассовым прикладом и цевьём. Ствол укороченный, длиной 400 мм со сменными дульными насадками, прицельные приспособления — мушка-целик, с 8-местным магазином.
  • Сайга-20 исп.30— самозарядное ружьё с охотничьим быстросъёмным деревянным прикладом и цевьём, стволом длиной 680 мм со сменными дульными насадками. Прицельные приспособления — регулируемая прицельная планка.
  • Сайга-12 исп.75 — самозарядное ружьё с охотничьим быстросъёмным деревянным прикладом и цевьём. Ствол длиной 580 мм со сменными дульными насадками. Прицельные приспособления — регулируемая прицельная планка.
  • Сайга 12 исп. 261 — самозарядное ружьё с приёмником магазина, прикладом с поворотной щекой по типу СВД, цевьём из пластмассы. Возможна комплектация карабина охотничьим пластмассовым прикладом. Снабжён сменными дульными насадками. На ствольной коробке имеется планка для установки прицела.
  • Сайга-12 исп. 278 — самозарядное ружьё с приёмником магазина, пластмассовым прикладом «по типу АК» и пистолетной рукояткой. Снабжён сменными дульными насадками.
  • Сайга 12 К исп. 043 — гладкоствольный карабин с приёмником магазина, регулируемой прицельной планкой, складывающимся автоматным прикладом и цевьём из пластмассы. Карабин снабжён блокировкой, позволяющей вести стрельбу только с откинутым прикладом.
  • Сайга-12К исп.030/ 12С исп.031/ 12EXP-01 исп.030 — Собственно говоря, данное оружие представляет собой служебный гладкоствольный карабин «18,5 КС-К» с добавленной по требованиям законодательства РФ блокировкой стрельбы при сложенном прикладе (кроме варианта ЕХР). От обычной Сайги 12К данное исполнение отличается приёмником магазина, шарнирным креплением крышки ствольной коробки с установленной на ней планкой «пикатинни», складывающимся автоматным прикладом (пластмассовым или металлическим по типу СВДС) и цевьём по типу АК из пластмассы.

Разработчики позиционируют его как оружие «универсального» стрелка — одинаково хорошо приспособленное для самообороны, практической или развлекательной стрельбы и охоты на коротких дистанциях. Военное происхождение и стремление к универсализации предопределило основные плюсы и минусы модели. Из системы автоматики ружья был исключен двухпозиционный газовый регулятор (имевшийся в более ранних версиях Сайги 12), предназначавшийся для адаптации автоматики под патроны «Магнум» или «Спортинг». Производитель заявляет, что система автоматики ружья обеспечивает надёжную работу автоматики со всеми типами патронов, даже с «несъедобными», практически для всех полуавтоматов, травматическими патронами с двойной резиновой пулей. На практике Сайга 12к исп.030 надежно работает в основном с крупными навесками от 32 гр. и выше, а миф о перезарядке «травматических» патронов остается на совести разработчиков. Ружьё хорошо приспособлено для установки максимально широкого ассортимента прицельного оборудования, и первым из серии «Сайга» штатно оборудовано монтажными планками «пикатинни». Кроме того уже в базовой комплектации карабин укомплектован специально разработанным дульным насадком — позволяющим применять «вышибные» боеприпасы (для разрушения дверных замков, петель и т. п.) и, одновременно работающим как эффективный пламягаситель. Также возможно использование всего спектра дульных насадок семейства Сайга 12 калибра. Особое внимание конструкторы Ижмаша уделили удобству быстрой перезарядки карабина. Помимо приемника магазина карабин штатно оборудован автоматической затворной задержкой (сокращенно АЗЗ). Расплатой за компактность и удобство транспортировки оружия стала достаточно низкая дальность эффективной стрельбы дробью, связанная с недостаточной (по охотничьим меркам) длиной ствола и короткой прицельной линией. На дистанциях свыше 40 метров, даже с чоковой насадкой заявленная кучность дробового заряда всё равно составляет около 40 %, в отличие от охотничьей, длинноствольной Сайги, у которой этот показатель не менее 60 %. Вместе с этим нельзя не отметить отличные показатели оружия при стрельбе пулей, на дистанциях до 50—70 метров. Еще одним спорным моментом в конструкции карабина можно назвать отказ от традиционного бокового крепления прицельных приспособлений в пользу планки «пикатинни» на ствольной коробке. По совокупности качеств многие эксперты, называют гладкоствольный карабин Сайга 12К исп.030, самым мощным и безотказным оружием личной самообороны, доступным на сегодняшний день, для приобретения на территории Российской Федерации.

Из книги А. Ужанов «Михаил Калашников» (Серия ЖЗЛ, 2009) и Википедии



Карабин охотничий, самозарядный ППШ-Luger 9×19 (МА 135 ПС)


За образец взят 7,62-мм пистолет-пулемёт образца 1941 года системы Шпагина (ППШ) — советский пистолет-пулемёт, разработанный в 1940 году конструктором Г. С. Шпагиным под патрон 7,62×25 мм ТТ и принятый на вооружение Красной Армии 21 декабря 1940 года. ППШ наряду с ППС-43 являлся основным пистолетом-пулемётом советских Вооружённых Сил в Великой Отечественной войне.

Гео́ргий Семёнович Шпа́гин (1897—1952) — советский конструктор стрелкового оружия, самым известным творением которого был пистолет-пулемёт ППШ. Герой Социалистического Труда (1945), лауреат Сталинской премии (1941).

После окончания войны, к середине 1960-х годов ППШ был снят с вооружения Советской Армии и постепенно заменён автоматом Калашникова, несколько дольше он сохранялся на вооружении тыловых и вспомогательных подразделений, частей внутренних войск и железнодорожных войск, вплоть до распада СССР в 1991 году. На вооружении подразделений военизированной охраны и МВД ряда стран СНГ состоит и до сих пор.

Также, в послевоенный период ППШ в огромных количествах поставлялся в дружественные СССР страны, длительное время состоял на вооружении армий различных государств, использовался нерегулярными формированиями и на протяжении XX века применялся в вооружённых конфликтах по всему миру.


На данный момент продаётся гражданским как охотничий карабин для любительской стрельбы с незначительными доработками (переводчик огня подварен в положении для одиночных выстрелов, в магазине установлен ограничитель на 10 патронов, может быть сделано кернение дульного среза и чашки затвора в районе ударника).


Конверсионные образцы

  • PPS-50 — самозарядный вариант под малокалиберный патрон .22 LR, выпускается фирмой «Pietta».
  • SR-41 Semi-Auto Rifle — самозарядный вариант, выпускался с 2000 года компанией «Inter-Ordnance of America» под патрон 7,62х25 мм и 9×19 мм. Отличается удлинённым стволом.
  • SKL-41 — самозарядный вариант под патрон 9×19 мм. Выпускается с 2008 года.
  • PPSH 41 SemiAuto — самозарядный вариант под патрон 7,62×25 мм, с удлинённым до 16 дюймов стволом (полностью закрытым кожухом ствола) и конструктивными изменениями (стрельба ведется с закрытого затвора). Выпускается фирмой «Allied Armament» (США).
  • ВПО-135 — самозарядный карабин под патрон 7,62×25 мм, разработан в 2013 году Вятско-Полянским оружейным заводом «Молот».
  • ППШ-О — самозарядный карабин под патрон 7,62×25 мм, разработан в 2013 году Ковровским заводом им. В. А. Дегтярёва.
  • ППШ-Luger(МА 135 ПС) — самозарядный карабин под патрон 9×19 мм Luger, разработан в 2014 Ковровским заводом им. В. А. Дегтярёва. Ствол заменён на новодельный под патрон 9×19 мм. Визуально отличается от ППШ-О и ВПО-135 чуть более длинным стволом, входящим в передние вырезы кожуха, образующие компенсатор.
  • ВПО-512 ППШ-М «Папаша» — 4,5-мм пневматическая газобаллонная винтовка, изготовленная с использованием основных частей пистолетов-пулемётов ППШ (при сохранении всех технических клейм). Разработана в 2007 году, выпускается с 2008 года Вятско-Полянским оружейным заводом «Молот»
  • МР-562К «ППШ» — 4,5-мм пневматическая газобаллонная винтовка с возможностью стрельбы очередями, выпускается Ижевским механическим заводом

У ППШ были не только преимущества, но и недостатки, такие как большие габариты и масса, что значительно затрудняло применение этого оружия в условиях узких окопов и тесных помещений в городских боях, а также разведчиками, десантниками и экипажами боевых машин. К тому же, в условиях военного времени необходимо было снизить затраты на массовое производство пистолетов-пулемётов.

В 1942 году был объявлен конкурс на более лёгкий, компактный и дешёвый в производстве пистолет-пулемёт, не уступающий ППШ по характеристикам. В конкурсе участвовали В. А. Дегтярёв, Г. С. Шпагин, Н. В. Рукавишников, С. А. Коровин.


Источник Фото ППШ2:https://topwar.ru/36276-ppsh-2-maloizvestnyy-pistolet-pulemet-shpagina.html

ППШ-2, несмотря на сокращение количества деталей по сравнению с ППШ-41, не стал легче базовой модели. Вес ППШ-2 со снаряжённым магазином и допкомплектом не удовлетворял заказчика. Победу в конкурсе одержал пистолет-пулемёт Судаева.


ППШ-Luger — самозарядный карабин под патрон 9×19 мм Luger (PPSH — Luger)

Разработан в 2014 Ковровским заводом им. В. А. Дегтярёва на базе пистолета-пулемета образца 1941 года конструкции Г.С. Шпагина (ППШ-41) . Ствол заменён на новодельный, не хромированный, «черный», кованный, под патрон 9×19 мм. Визуально отличается от ППШ-41 более длинным стволом, входящим в передние вырезы кожуха, образующие компенсатор.
Карабин имеет конструктивные отличия от ППШ 41:
1. Переводчик огня зафиксирован (заварен) в положении стрельбы одиночным огнем.
2. Заварен винт(нагель), удерживающий в сборе, УСМ, коробку, приклад.
3. Емкость магазина ограничена до 10 мест.
4. Установлен не хромированный ствол под калибр 9х19. Количество нарезов 6 с шагом 250.

ТТХ:

 Конструктор:   Георгий Семёнович Шпагин (1897—1952)
 Разработан (ППШ-41):  1940 год
 Калибр:   9×19 Luger
 Длина оружия:   843 мм
 Длина ствола:    269 мм
 Масса без патронов:   3,6 кг
 Ширина оружия:    145 мм
 Высота оружия:    195 мм
 Емкость магазина:   10 патронов

три типа секторных магазинов к ППШ(поздний-гладкий, ранний-ребристый, ранний-ребристый с наплывом)

Все барабанные магазины, а так же секторные магазины подходят под кал 9Х19 мм без переделки.


на фото: Ранний и более поздние магазины барабанного типа.

Обзор:

Автоматика работает по схеме использования отдачи со свободным затвором. Огонь ведётся с заднего шептала (затвор перед выстрелом находится в крайнем заднем положении, после спуска он идёт вперёд, досылает патрон, накалывание капсюля производится в момент завершения досылания), затвор в момент выстрела не фиксируется. Подобная схема часто используется при разработке пистолетов-пулемётов. При всей своей простоте, такое решение требует использовать массивный затвор, увеличивающий общую массу оружия. Кроме того, оружие, использующее такую схему перезарядки, может выстрелить в результате сильного удара (например, при падении), если от удара затвор из крайнего переднего (нефиксированного) положения откатится по направляющим дальше окна подачи патронов магазина, или из крайнего заднего — сорвётся со стопора.


Ударник размещен неподвижно в зеркале затвора. Переводчик размещается внутри спусковой скобы, перед спусковым крючком. Предохранитель представляет собой ползун, расположенный на рукоятке взведения затвора. Предохранитель во включённом состоянии запирает затвор в переднем или заднем положении.

Как и ППД, ППШ имеет ствольную коробку, слитую с кожухом ствола, затвор с предохранителем на рукоятке взведения, переводчик огня в спусковой скобе перед спусковым крючком, перекидной прицел и деревянную ложу. Но при этом ППШ существенно технологичнее: точной механической обработки требует только ствол, затвор был выполнен на токарном станке с последующей грубой фрезеровкой, а почти все остальные металлические детали могут изготавливаться штамповкой.

Дульный тормоз-компенсатор представляет собой выступающую вперед за дульный срез часть кожуха ствола (скошенная пластина с отверстием для прохождения пули, по бокам от которой в кожухе имеются сквозные окна). За счёт реактивного действия пороховых газов при выстреле дульный тормоз-компенсатор значительно уменьшает отдачу и «задирание» ствола вверх.

Ложа изготавливалась из дерева, в основном из берёзы. ППШ-41 сначала комплектовались барабанными магазинами от ППД-40 ёмкостью 71 патрон. Но так как барабанные магазины в боевых условиях показали себя ненадёжными, излишне тяжёлыми и дорогими в производстве, к тому же требовали ручной индивидуальной подгонки под каждый конкретный пистолет-пулемёт, они были заменены на разработанные в 1942 году секторные магазины ёмкостью 35 патронов.

Прицельные приспособления поначалу состояли из секторного прицела (дальностью от 50 до 500 м и шагом 50 м) и неподвижной мушки. Позже был введён перекидной L-образный целик для стрельбы на 100 и 200 метров. Поскольку прицельная дальность является исключительно условной, субъективной характеристикой, то ППШ раннего выпуска, как и большинство довоенных пистолетов-пулемётов, имел секторный прицел, размеченный до 500 метров, однако впоследствии производилась упрощённая версия с прицелом до 200 метров, — при этом характеристики самого оружия де-факто остались прежними, но новый прицел был намного проще в изготовлении и вполне соответствовал реальному боевому применению этого оружия. 

В целом, при ближнем ознакомлении, в глаза бросалось грубое исполнение, вездесущая неаккуратность стыков и неаккуратность заделки швов. При встряхивании слышался стук частей через большие допуски на размеры деталей. Существенным недостатком конструкции был переводчик огня, а также приёмник магазина — тонкий паз на торце приёмника требовал сноровки и навыков бойца при замене магазина, что особенно усугублялось зимой, когда для этого необходимо было снять рукавицы.

СХЕМЫ ППШ-41

СХЕМА УСМ:


Карабин спортивно–охотничий КСО18, 5,45–мм — ФЕДЕРАЦИЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ СТРЕЛЬБЫ РОССИИ

На предстоящем заключительном этапе Кубка России по карабину в Тольятти состоится презентация нового карабина для практической стрельбы от ОАО «Завод им. В.А. Дегтярёва».
Карабин спортивно–охотничий КСО18, 5,45–мм– новейшее гражданское самозарядное оружие со сбалансированной автоматикой под отечественный патрон 5,45х39 мм, которое предназначено для промысловой охоты и спортивной стрельбы.

В основе конструкции использованы основные механизмы боевого автомата «КОРД» 5,45–мм, в том числе динамически–сбалансированные подвижные части, позволяющие исключить составляющую импульса отдачи от движения деталей автоматики и снизить энергию отдачи выстрела. Планка «Пикатинни» с верхним расположением позволяет устанавливать любые типы современных прицелов. Линия приклада совмещена с осью ствола, что делает отдачу линейной и позволяет минимизировать отклонение оружия после выстрела. Регулируемый телескопический приклад дает возможность задать длину карабина в соответствии с антропометрическими данными стрелка. Удлиненное цевье и эргономичная пистолетная рукоятка с регулируемым упором под ладонь обеспечивают удобное и надежное удержание оружия при стрельбе. Предохранитель с двусторонним расположением флажков позволяет быстро подготовить оружие к стрельбе.

Калибр, мм: 5,45
Тип патрона: 5,45х39
Масса оружия (без принадлежности), кг: 4,0
Масса магазина (без патронов), кг: 0,1
Длина карабина, мм: 890 … 980
Длина ствола, мм: 415
Прицельная дальность стрельбы с использованием механического прицела, м: 300
Начальная скорость пули, м/с: 880
Режим стрельбы: одиночные выстрелы
Вместимость магазина, патронов: 10
Гарантийный ресурс, по требованиям ГРАУ, выстрелов:  5 000
Гарантийный ресурс, для гражданского использования, выстрелов: 10 000

 

Будьте всегда в курсе новостей и событий мира ФПСР. Подписаться на наш канал в Telegram можно по ссылке.

Карабин охотничий самозарядный МА-136-04 с боковой планкой

Карабин охотничий самозарядный  МА-136-04 с боковой планкой ( под оптику)

Карабин охотничий, самозарядный модели «МА-136-04» калибра 7,62×39 предназначены для использования в целях коллекционирования, занятий спортом, добычи объектов животного мира, отнесенных законодательством к объектам охоты.

Изделие может использоваться в районах с умеренным и холодным климатом при температуре окружающей среды от минус 50 до плюс 50°С.

 

Технические характеристики
Калибр, мм 7,62
Применяемый патрон 7,62Х39

Кучность стрельбы; радиус рассеивания — наибольший при стрельбе на дистанцию 100 м, мм, не более

100

Отклонение средней точки попадания от точки прицеливания при стрельбе на дистанцию 100 м, мм, не более

50

Масса карабина с магазином без патронов (без оптического прицела, принадлежностей, чехла с ремнем), кг, не более:

3,8
Вместимость магазина (обоймы), шт, патронов 10

Усилие спуска, Н (кгс), в пределах

от 14,7 до 36,26

Скорость отката подвижных частей в крайнем заднем положении Vк.з., в пределах

от 1,7 до 4,7

Длина ствола , не менее, мм

300

Длина карабина, мм ( с разложенным прикладом )

805

 

 

Внешний вид изделия практически соответствует внешнему виду 5,45мм автомата АКС-74У.

От боевого автомата отличается наличием криминалистических меток в канале ствола и патроннике, конструкция УСМ не позволяет вести автоматический огонь, блокирующий механизм не позволяет снять оружие с предохранителя и произвести выстрел при сложенном прикладе.

 

Особенности:
  • Карабин охотничий самозарядный модели «МА-АК» под патроны 7,62×39 состоит из ствола со стволиной коробкой в сборе, затворной рамы с затвором, ударно-спускового меха­низма, газовой трубки, приклада и цевья.
  • Автоматическая перезарядка изделия осуществляется за счет использования энергии по­роховых газов, с использованием газового двигателя. Запирание затвора производится на два боевых упора
  • Ударно-спусковой механизм куркового типа обеспечивает производство одиночного вы­стрела и постановку на предохранитель.
  • Для повышения долговечности изделия и коррозионной стойкости канал ствола и па­тронник хромированы.

 

Принцип работы изделия заключается в следующем:
  • При движении затворной рамы с затвором вперед под действием возвратной пружины патрон из магазина досылается в  патронник
  • Курок находится на зацепе крючка спускового, выбрасыватель заскакивает за закраину гильзы.
  • При нажатии на спусковой крючок, курок выхолит из зацепления с зацепом спус­кового крючка и, поворачиваясь пол действием боевой пружины, наносит энергичный удар по ударнику, который разбивает капсюль-воспламенитель патрона. Происходит выстрел.
  • При откате зa счет давления пороховых газов на поршень затворной рамы, затвор­ная рама движется назад, затвор проворачивается, открывается И продолжает движение назад вместе с затворной рамой.
  • Гильза извлекается из патронника и при взаимодейст­вии с выступом отражателя выбрасывается из ствольной коробки, курок проворачивает­ся и входит в зацепление с шепталом.
  • При отпускании спускового крючка курок выходил из зацепления с шепталом и перехватывается зацепом спускового крючка.
  • При повтор­ном нажатии на спусковой крючок цикл повторяется.

 

Предложение на сайте носит информационный характер и не является публичной офертой. Более подробную информацию о наличии, цене, характеристике и комплектации товара вы можете
узнать у менеджеров по телефону (3412) 23-03-23, или написав нам на электронный адрес
[email protected]

Лучшая охотничья машина | Охота на оленей и оленей

Охота сильно изменилась с годами, и технологии играют большую роль в развитии охоты. От GPS-слежения до легких составных луков из углеродного волокна, технологии, при правильном использовании, могут сделать вас быстрее, точнее выстрелить и обнаружить дичь с безопасного расстояния.

Одной из таких новых технологий является электрический велосипед. Электрические велосипеды в той или иной форме существуют уже более ста лет, но только в последние пять лет наблюдается всплеск популярности среди охотников.

Из-за сложной физической нагрузки — пеших прогулок по тропам на многие мили, регулярной проверки камер на следах и постоянных попыток вести себя тихо и без запаха, электронный велосипед стал маловероятным инструментом в арсенале охотника.

Квадроциклы

шумят, их можно услышать и почувствовать издалека, что избавляет от неожиданности и по пути грызет землю. Кроме того, квадроциклы не могут добраться до закрытых дорог, что обычно означает, что прогулка на несколько миль начинается с 50-фунтовой сумки на спине.

Недавнее исследование, проведенное компанией eBike Generation, показало, что количество охотников, обращающихся к электронным велосипедам, чтобы получить преимущество, с 2015 года ежегодно удваивается.Хотя охотники не являются непосредственным целевым рынком для электронных велосипедов, электрические велосипеды для охоты имеют большой смысл.

Почему охотники выбирают электровелосипеды для охоты?

Использование электронного велосипеда для охоты дает множество преимуществ. Вот несколько:

  • Электровелосипеды практически бесшумны, поэтому вы можете подойти ближе, не испугав игру.
  • Они не оставляют следов на земле, поэтому вы входите и выходите незамеченными.
  • Мощный мотор делает всю работу, поэтому вы можете сэкономить энергию для охоты, а не утомлять в пути.
  • Электрические охотничьи велосипеды могут тянуть с собой прицепы, набитые снаряжением, поэтому убрать добычу очень легко.
  • Охотники могут покрыть гораздо больше территории за короткий промежуток времени.
  • Стареющие охотники, которые изо всех сил пытаются добраться до этого далекого места, могут продолжать путь еще долго после того, как им пришлось бы повесить лук / винтовку.
  • Большинство электрических велосипедов могут ездить по трассам и местам, к которым могут добраться немоторизованные транспортные средства. Этот доступ тоже растет.

В августе 2019 года Министерство внутренних дел издало Распоряжение секретаря № 3376.В нем было указано, что в течение 30 дней с даты этого приказа подразделения Системы национальных парков, Национальной системы заповедников дикой природы, земли, находящиеся под управлением BLM, и земли, находящиеся под управлением BOR, предоставляют соответствующие общественные указания относительно использования электронных велосипедов на государственных землях. внутри и до распознают электрические велосипеды как немоторизованные транспортные средства . По крайней мере, до определенного класса мощности (приказ doi.gov № 3376).

Этот SO # 3376 был первым реальным изменением в доступе к федеральным землям на электронных велосипедах и принятии их как велосипедов, а не под тем же зонтом, что и квадроциклы и другие мощные двигатели.

Национальный лес не был частью этого секретарского приказа, поскольку им управляет Министерство сельского хозяйства, но ожидается, что с середины 2020 года аналогичный приказ будет выпущен в течение года, что позволит охотникам выбрать электронный велосипед и доступ в более отдаленные районы, иначе вы не сможете пройти пешком или просто слишком далеко. Так что, если до сих пор рост удваивался каждый год, в будущем он мог бы быть во много раз больше.

Что охотники думают об использовании электронного велосипеда для охоты?

Как и в случае со всеми новыми технологиями, изменяющими ландшафт вековой деятельности, не все охотники принимают эту концепцию.Многие охотники выступают против предоставления одному охотнику физического преимущества перед другим. Но часто ребята, у которых нет физических проблем, не хотят, чтобы другие получали доступ к их медовой яме , и если охотник не может добраться до нее пешком, они не заслуживают того, чтобы быть там.

Хотя охотники уже используют новейшие технологии, чтобы получить преимущество. Будь то составные луки из углеродного волокна, GPS-трекеры или даже использование дронов для разведки, электрические охотничьи велосипеды все еще остаются новой территорией и, как таковые, находятся под определенным вниманием.

Охотники, которые уже приняли эту концепцию и нажали на курок при покупке электронного велосипеда для охоты и разведки, очень откровенно говорят о том, как это изменило для них игру.

Джим Шокей — заядлый охотник за электронными велосипедами, он сказал следующее: « Это идеальная охотничья машина. Я могу отправиться дальше в глушь, чтобы поохотиться на крупную дичь. »И он также описал это как« квантовый скачок в охотничьей технологии.

Кори Якобсен (чемпион мира по вызову лося) сказал следующее: «Эти электровелосипеды невероятны! Они действительно добавляют веселья охоте на лося.Когда вы крутите педали, вы действительно чувствуете помощь, которую она вам оказывает. У нас есть территория с закрытой немоторизованной дорогой, и мы смогли преодолеть 3–4 мили за считанные минуты. На пути к выходу у нас был 5-мильный рюкзак, но нам нужно было нести мясо всего около 200 ярдов. Мы несли рога и одну четверть на спине, а остальное eBike тащил на трейлере. В этом вся прелесть eBike ».

Тенденции сохранятся

Все больше и больше охотников обращаются к электронным велосипедам, чтобы улучшить свою игру, и нет никаких признаков того, что эта тенденция замедлится.Поскольку многие агентства по управлению земельными ресурсами приветствуют электрические велосипеды с ограничением мощности (до 750 Вт), эта тенденция будет только расти.

Велосипедные шины оказывают меньшее воздействие на окружающую среду, чем лошадь, и намного безопаснее для земли, чем квадроциклы, поэтому легко понять, почему охотники приходят к этой идее. Сегодня в США насчитывается более 16 миллионов охотников, и лишь небольшая часть из них пользуется электронными велосипедами, поэтому я вижу, как гораздо больше охотников оседлают и используют преимущества этой технологии. Я собрал краткое изложение лучших электронных велосипедов, подходящих для охоты, которые помогут вам найти подходящий электровелосипед для следующей поездки в этом сезоне.Вы можете узнать, какие электрические охотничьи велосипеды вошли в топ-9 электрических охотничьих велосипедов на 2020 год, и улучшить свою охоту.

Что вы думаете о концепции использования электронного велосипеда для охоты?

Для получения дополнительной информации посетите https://ebikegeneration.com/?aff=275

Продажи и обслуживание | Хантер Инжиниринг Компани®

Имя

Наименование фирмы

Страна United StatesCanadaAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBritish в Индийском океане TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo (ДРК) Кук IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHong Kong SARHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ЧеловекИзраильИталияJamai caJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao SARMacedonia, FYROMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian AuthorityPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussiaRwandaSaint BarthélemySaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSão Tomé и PríncipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth SudanSpainSri LankaSt Елены, Вознесения, Тристан-да CunhaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwaziland ШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурцияТуркменистанТуркс и острова КайкосТувалуU.Южные отдаленные острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияУругвайУзбекистанВануатуВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЙеменЗамбияЗимбабве

Почтовый индекс

Адрес

Электронное письмо

Предпочтительный

Телефон

Предпочтительный

Войти на частный сайт

Имя

Наименование фирмы

Страна United StatesCanadaAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBritish в Индийском океане TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo (ДРК) Кук IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHong Kong SARHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ЧеловекИзраильИталияJamai caJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao SARMacedonia, FYROMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian AuthorityPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussiaRwandaSaint BarthélemySaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSão Tomé и PríncipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth SudanSpainSri LankaSt Елены, Вознесения, Тристан-да CunhaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwaziland ШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурцияТуркменистанТуркс и острова КайкосТувалуU.Южные отдаленные острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияУругвайУзбекистанВануатуВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЙеменЗамбияЗимбабве

Почтовый индекс

Адрес

Электронное письмо

Предпочтительный

Телефон

Предпочтительный

вакансий | Хантер Инжиниринг Компани®

Имя

Наименование фирмы

Страна United StatesCanadaAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBritish в Индийском океане TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo (ДРК) Кук IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHong Kong SARHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ЧеловекИзраильИталияJamai caJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao SARMacedonia, FYROMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian AuthorityPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussiaRwandaSaint BarthélemySaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSão Tomé и PríncipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth SudanSpainSri LankaSt Елены, Вознесения, Тристан-да CunhaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwaziland ШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурцияТуркменистанТуркс и острова КайкосТувалуU.Южные отдаленные острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияУругвайУзбекистанВануатуВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЙеменЗамбияЗимбабве

Почтовый индекс

Адрес

Электронное письмо

Предпочтительный

Телефон

Предпочтительный

Таблица DeviceInfo в расширенной схеме поиска

  • 3 минуты на чтение

В этой статье

Важно

Теперь доступен улучшенный центр безопасности Microsoft 365.Этот новый интерфейс включает Защитник для конечной точки, Защитник для Office 365, Защитник Microsoft 365 и другие возможности в центр безопасности Microsoft 365. Узнай, что нового.

Применимо к:

  • Защитник Microsoft 365
  • Защитник Microsoft для конечной точки

Таблица DeviceInfo в расширенной схеме поиска содержит информацию об устройствах в организации, включая версию ОС, активных пользователей и имя компьютера. Используйте эту ссылку для создания запросов, возвращающих информацию из этой таблицы.

Информацию о других таблицах схемы расширенного поиска см. В справочнике по расширенному поиску.

. . . .
Имя столбца Тип данных Описание
Отметка времени datetime Дата и время записи события
DeviceId строка Уникальный идентификатор машины в сервисе
DeviceName строка Полное доменное имя (FQDN) машины
Клиентская версия строка Версия агента или датчика конечной точки, запущенного на машине
PublicIP строка Общедоступный IP-адрес, используемый подключенным компьютером для подключения к службе Microsoft Defender for Endpoint.Это может быть IP-адрес самого компьютера, устройства NAT или прокси-сервера
Архитектура OS строка Архитектура операционной системы, запущенной на машине
OSPlatform строка Платформа операционной системы, работающей на машине. Это указывает на конкретные операционные системы, включая разновидности в рамках одного семейства, такие как Windows 10 и Windows 7
OSBuild строка Версия сборки операционной системы, работающей на машине
IsAzureADJoined логическое Логический индикатор того, присоединен ли компьютер к Azure Active Directory
AadObjectId строка Уникальный идентификатор устройства в Azure AD
Зарегистрированные пользователи строка Список всех пользователей, которые вошли в систему на момент события в формате массива JSON
RegistryDeviceTag строка Машинный тег добавлен через реестр
OS Версия строка Версия операционной системы, запущенной на машине
MachineGroup строка Станочная группа станка.Эта группа используется ролевым контролем доступа для определения доступа к машине
ReportId длинный Идентификатор события на основе счетчика повторений. Для идентификации уникальных событий этот столбец должен использоваться вместе со столбцами DeviceName и Timestamp
Статус регистрации строка Указывает, подключено ли устройство в настоящее время к Microsoft Defender For Endpoint или не поддерживается ли устройство
Дополнительные поля строка Дополнительная информация о событии в формате массива JSON
Категория устройства строка Более широкая классификация, которая группирует определенные типы устройств по следующим категориям: конечная точка, сетевое устройство, IoT, неизвестно
Тип устройства строка Тип устройства в зависимости от назначения и функциональности, например сетевое устройство, рабочая станция, сервер, мобильное устройство, игровая консоль или принтер
DeviceSubType строка Дополнительный модификатор для определенных типов устройств, например, мобильным устройством может быть планшет или смартфон
Модель строка Название модели или номер продукта от продавца или производителя
Продавец строка Название продавца или производителя продукта
OSDistribution строка Распространение платформы ОС, такой как Ubuntu или RedHat для платформ Linux
OSVersionInfo строка Дополнительная информация о версии ОС, такая как популярное название, кодовое название или номер версии
MergedDeviceIds строка Предыдущие идентификаторы устройств, которые были назначены тому же устройству
MergedToDeviceId строка Самый последний идентификатор устройства, назначенный устройству

Таблица DeviceInfo предоставляет информацию об устройстве на основе тактовых импульсов, которые представляют собой периодические отчеты или сигналы от устройства.Каждые пятнадцать минут устройство отправляет частичное контрольное сообщение, которое содержит часто меняющиеся атрибуты, такие как LoggedOnUsers . Раз в день отправляется полное контрольное сообщение, содержащее атрибуты устройства.

Вы можете использовать следующий пример запроса, чтобы получить последнее состояние устройства:

  // Получение последней информации о пользователе / ​​устройстве
Информация об устройстве
| где DeviceName == "example" и isnotempty (OSPlatform)
| суммировать arg_max (Timestamp, *) по DeviceId
  

Охота на экзопланету с использованием машинного обучения


Наша Солнечная система сформировалась около 4600 миллионов лет назад.Мы знаем это из изучения метеоритов и радиоактивности. Все началось с облака газа и пыли. Взрыв сверхновой поблизости, вероятно, вызвал возмущение в спокойном облаке, которое затем начало сжиматься под действием силы тяжести, образуя плоский вращающийся диск, в центре которого сосредоточена большая часть вещества: протосолнце . Позже гравитация собрала остальную часть материала в комки и округлила некоторые из них, образуя планеты и карликовые планеты. В результате остались кометы, астероиды и метеороиды.

Но что такое экзопланеты?

Экзопланеты — это планеты за пределами нашей солнечной системы. Тысячи были обнаружены за последние два десятилетия, в основном с помощью космического телескопа Кеплера НАСА.

Эти экзопланеты бывают самых разных размеров и орбит. Некоторые из них представляют собой гигантские планеты, прилегающие к своим родительским звездам; другие ледяные, некоторые каменистые. НАСА и другие агентства ищут особый вид планеты: такую ​​же по размеру как Земля, вращающуюся вокруг звезды, похожей на Солнце, в зоне обитания.

Обитаемая зона — это область вокруг звезды, где не слишком жарко и не слишком холодно для существования жидкой воды на поверхности окружающих планет. Представьте, если бы Земля была там, где находится Плутон. Солнце было бы едва видно (размером с горошину), а океан Земли и большая часть ее атмосферы замерзли бы.


Экзопланеты: миры за пределами нашей Солнечной системы
Экзопланеты — это планеты за пределами нашей солнечной системы. Тысячи были обнаружены за последние два десятилетия, в основном с…

Зачем вообще искать экзопланеты?

В нашей Галактике Млечный Путь около 100000000000 звезд.Сколько экзопланет — планет за пределами Солнечной системы — мы ожидаем существования? Почему некоторые звезды окружены планетами? Насколько разнообразны планетные системы? Это разнообразие говорит нам что-нибудь о процессе формирования планет? Это некоторые из многих вопросов, которые мотивируют изучение экзопланет. Некоторые экзопланеты могут иметь необходимые физические условия (количество и качество света от звезды, температура, состав атмосферы) для существования сложной органической химии и, возможно, для развития Жизни (которая может сильно отличаться от Жизни на Земле).

Однако обнаружение экзопланет — непростая задача. Возможно, мы веками представляли жизнь на других планетах в книгах и фильмах, но обнаружение настоящих экзопланет — явление недавнее. Сами по себе планеты излучают очень мало света, если вообще излучают. Мы можем видеть Юпитер или Венеру в ночном небе только потому, что они отражают солнечный свет. Если бы мы посмотрели на экзопланету (ближайшая из них находится на расстоянии более 4 световых лет), она была бы очень близко к ярко освещенной звезде, из-за чего планету невозможно было бы увидеть.


Ученые открыли очень эффективный способ изучения этих явлений; сами планеты не излучают свет, но звезды, вокруг которых они вращаются, излучают. Принимая во внимание этот факт, ученые НАСА разработали метод, который они назвали методом транзита, в котором технология, подобная цифровой камере, используется для обнаружения и измерения крошечных провалов в яркости звезды, когда планета пересекает ее перед звездой. Наблюдая за планетами, проходящими транзитом, астрономы могут вычислить отношение радиуса планеты к радиусу ее звезды — по сути, размер тени планеты — и с этим соотношением они могут вычислить размер планеты.
Космический телескоп Кеплер Основным методом поиска планет был метод « Transit ».

Метод транзита: на диаграмме ниже звезда вращается вокруг планеты. На графике видно, что яркость звездного света падает, потому что он частично заслонен планетой, учитывая наше положение. Звездный свет возвращается к своему первоначальному значению, когда планеты пересекаются перед звездой.


Всего лишь несколько лет назад астрономы подтвердили присутствие менее тысячи экзопланет.Затем была миссия Кеплера, и количество экзопланет взорвалось. К сожалению, миссия Кеплера завершилась в 2018 году, но ее место заняла миссия TESS или Transiting Exoplanet Survey Satellite , которая регулярно находит новые экзопланеты в ночном небе. TESS отслеживает яркость звезд на предмет периодических падений, вызванных транзитами планет. Миссия TESS находит планеты от маленьких каменистых миров до планет-гигантов, демонстрируя разнообразие планет в галактике.

Я хотел посмотреть, смогу ли я взглянуть на доступные данные об экзопланетах и ​​сделать прогнозы о том, какие планеты могут быть гостеприимными для жизни. Данные, опубликованные НАСА, прекрасны тем, что содержат множество полезных функций. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая может предсказать существование экзопланеты, используя показания потока (интенсивности света) от 3198 различных звезд с течением времени.

Набор данных можно скачать здесь.

Начнем с импорта всех библиотек:

 импорт ОС
предупреждения об импорте
импортная математика
предупреждения.filterwarnings ('игнорировать')
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
plt.style.use ('пятьдесят восемь')
из pylab import rcParams
rcParams ['figure.figsize'] = 10, 6
из sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
из imblearn.over_sampling import SMOTE
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn import linear_model
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из склеарна.метрики импорт precision_score, repl_score, roc_curve, auc, f1_score, roc_auc_score, confusion_matrix, precision_score, classification_report
из sklearn.preprocessing import StandardScaler, normalize
из scipy import ndimage
импортировать seaborn как sns 

Загрузите поезд и тестовые данные.

 test_data = pd.read_csv ('/ Users / nageshsinghchauhan / Downloads / ML / kaggle / exoplanet / exoTest.csv'). Fillna (0)
train_data = pd.read_csv ('/ Пользователи / nageshsinghchauhan / Downloads / ML / kaggle / exoplanet / exoTrain.csv '). fillna (0) train_data.head () 

Набор данных

Теперь целевой столбец LABEL состоит из двух категорий: 1 (не представляет экзопланету) и 2 (представляет присутствие экзопланеты). Итак, преобразуйте их в двоичные значения для упрощения обработки данных.

 категория = {2: 1,1: 0}
train_data.LABEL = [категория [элемент] для элемента в train_data.LABEL]
test_data.LABEL = [категория [элемент] для элемента в test_data.LABEL] 

Прежде чем двигаться дальше, давайте также уменьшим объем памяти, используемый как тестовыми, так и обучающими кадрами данных.

 # Уменьшить память
def reduce_memory (df):
    "" "перебирать все столбцы фрейма данных и изменять тип данных
        для уменьшения использования памяти.
    "" "
    start_mem = df.memory_usage (). sum () / 1024 ** 2
    print ('Использование памяти кадра данных составляет {: .2f} МБ'. формат (start_mem))
    
    для столбца в df.columns:
        col_type = df [col] .dtype
        
        если col_type! = объект:
            c_min = df [столбец] .min ()
            c_max = df [столбец].Максимум()
            если str (col_type) [: 3] == 'int':
                если c_min> np.iinfo (np.int8) .min и c_max  np.iinfo (np.int16) .min и c_max  np.iinfo (np.int32) .min и c_max  np.iinfo (np.int64) .min и c_max  np.finfo (np.float16) .min и c_max  np.finfo (np.float32) .min и c_max 


 

Этот шаг предназначен для оптимизации памяти и сократил использование памяти кадром данных test_data на 55,1%, вы также можете сделать это для кадра данных train_data .

Теперь визуализируйте целевой столбец в train_dataset и получите представление о распределении классов.

 plt. Рисунок (figsize = (6,4))
цвета = ["0", "1"]
sns.countplot ('МЕТКА', data = train_data, palette = colors)
plt.title ('Распределение классов \ n (0: не экзопланета || 1: экзопланета)', fontsize = 14) 

Распределение классов целевой переменной.

Оказывается, данные сильно несбалансированы. Итак, сначала давайте начнем с методов предварительной обработки данных.

Построим первые 4 строки данных поезда и проследим за интенсивностью значений потока.

 из pylab import rcParams
rcParams ['figure.figsize'] = 13, 8
plt.title ('Распределение значений потока', fontsize = 10)
plt.xlabel ('Значения потока')
plt.ylabel ('Интенсивность потока')
plt.plot (train_data.iloc [0,])
plt.plot (train_data.iloc [1,])
plt.plot (train_data.iloc [2,])
plt.plot (train_data.iloc [3,])
plt.show () 

Что ж, наши данные чистые, но не нормализованные. Построим гауссову гистограмму неэкзопланетных данных.

 ярлыков_1 = [100,200,300]
для i в ярлыках_1:
    plt.hist (train_data.iloc [i ,:], bins = 200)
    plt.title («Гауссова гистограмма»)
    plt.xlabel («Значения потока»)
    plt.show () 

Отсутствие экзопланет

Теперь постройте гауссову гистограмму данных, когда присутствуют экзопланеты.

 label_1 = [16,21,25]
для i в ярлыках_1:
    plt.hist (train_data.iloc [i ,:], bins = 200)
    plt.title («Гауссова гистограмма»)
    plt.xlabel («Значения потока»)
    plt.show () 

Наличие экзопланет

Итак, давайте сначала разделим наш набор данных и нормализуем его.

 x_train = train_data.drop (["LABEL"], axis = 1)
y_train = train_data ["LABEL"]
x_test = test_data.drop (["МЕТКА"], ось = 1)
y_test = test_data ["LABEL"] 

Нормализация данных - это метод, который часто применяется как часть подготовки данных для машинного обучения.Цель нормализации - изменить значения числовых столбцов в наборе данных на общий масштаб, не искажая различия в диапазонах значений.

 x_train = normalized = нормализовать (x_train)
x_test = нормализовать (x_test) 

Следующим шагом является применение фильтров Гаусса как для тестирования, так и для обучения.

В теории вероятностей нормальное (или Гаусса или Гаусса или Лапласа – Гаусса ) распределение является очень распространенным непрерывным распределением вероятностей.Нормальные распределения важны в статистике и часто используются в естественных и социальных науках для представления случайных величин с действительными значениями, распределения которых неизвестны.

Нормальное распределение полезно из-за центральной предельной теоремы. В своей наиболее общей форме при некоторых условиях (включая конечную дисперсию) он утверждает, что средние значения выборок наблюдений случайных величин, независимо взятых из одного и того же распределения, сходятся по распределению к нормальному, то есть они становятся нормально распределенными, когда число наблюдений достаточно велик.Физические величины, которые, как ожидается, будут суммой многих независимых процессов, часто имеют распределения, близкие к нормальным.

 x_train = filter = ndimage.filters.gaussian_filter (x_train, sigma = 10)
x_test = ndimage.filters.gaussian_filter (x_test, sigma = 10) 

мы используем масштабирование функций, чтобы все значения оставались в сопоставимом диапазоне.

 # Масштабирование характеристик
std_scaler = StandardScaler ()
x_train = scaled = std_scaler.fit_transform (x_train)
x_test = std_scaler.fit_transform (x_test) 

Количество столбцов / функций, с которыми мы работали, огромно. В нашем наборе обучающих данных 5087 строк и 3198 столбцов. По сути, нам нужно уменьшить количество функций (уменьшение размерности), чтобы исключить возможность Проклятие размерности .

Для уменьшения количества измерений / функций мы будем использовать самый популярный алгоритм уменьшения размерности, то есть PCA (анализ главных компонентов).

Чтобы выполнить PCA, мы должны выбрать количество функций / измерений, которые мы хотим включить в наши данные.

 # Снижение размерности
из sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA ()
X_train = pca.fit_transform (X_train)
X_test = pca.transform (X_test)
total = sum (pca.explained_variance_)
к = 0
current_variance = 0
в то время как current_variance / total <0.90:
    текущая_вариация + = pca.explained_variance_ [k]
    к = к + 1 

Приведенный выше код дает k = 37.

Теперь возьмем k = 37 и применим PCA к нашим независимым переменным.

 # Применить PCA с n_componenets
pca = PCA (n_components = 37)
x_train = pca.fit_transform (x_train)
x_test = pca.transform (x_test)
plt.figure ()
plt.plot (np.cumsum (pca.explained_variance_ratio_))
plt.xlabel ('Количество компонентов')
plt.ylabel ('Variance (%)') # для каждого компонента
plt.title ('Объясненное отклонение от набора данных экзопланеты')
plt.show () 

Приведенный выше график говорит нам, что, выбрав 37 компонентов, мы можем сохранить что-то около 98.8% или 99% от общей дисперсии данных. Это имеет смысл, мы не будем использовать 100% нашей дисперсии, потому что она обозначает все компоненты, а нам нужны только главные.

Количество столбцов было уменьшено до 37 как в тестовых, так и в обучающих наборах данных.

Теперь переходим к следующему шагу, поскольку мы знаем, что целевой класс распределен неравномерно и один класс доминирует над другим. Поэтому нам нужно пересчитать наши данные, чтобы целевой класс был равномерно распределен.

Существует 4 способа решения таких проблем несбалансированности классов:

  • Синтез новых экземпляров класса меньшинства
  • Избыточная выборка класса меньшинства
  • Недостаточная выборка мажоритарного класса
  • Измените функцию стоимости, чтобы сделать неправильную классификацию экземпляров меньшинства более важной, чем неправильную классификацию экземпляров большинства.
 # Передискретизация
print ("До передискретизации, количество меток '1': {}". format (sum (y_train == 1)))
print ("До передискретизации, количество меток '0': {} \ n" .format (sum (y_train == 0))) sm = SMOTE (random_state = 27, ratio = 1.0)
x_train_res, y_train_res = sm.fit_sample (x_train, y_train.ravel ()) print ("После OverSampling, количество меток '1': {}". format (sum (y_train_res == 1)))
print ("После передискретизации количество меток '0': {}". format (sum (y_train_res == 0))) 

Мы использовали метод повторной выборки SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique).Это метод избыточной выборки. Что он делает, так это создает синтетические (а не дублирующие) образцы класса меньшинства. Следовательно, приравнивание класса меньшинства к классу большинства. SMOTE делает это, выбирая похожие записи и изменяя эту запись по одному столбцу за раз на случайную величину в пределах разницы с соседними записями.

 До передискретизации, количество меток '1': 37
Перед передискретизацией количество меток '0': 5050

После передискретизации количество меток '1': 5050
После передискретизации количество меток '0': 5050 

Теперь дело доходит до построения модели, которая может классифицировать экзопланеты на основе тестовых данных.

Итак, я создам функцию модель , которая будет:

  1. соответствует модели
  2. выполнить перекрестную проверку
  3. Проверьте точность нашей модели
  4. создать отчет о классификации
  5. создать матрицу путаницы
Модель
 def (классификатор, dtrain_x, dtrain_y, dtest_x, dtest_y):
    # соответствовать модели
    classifier.fit (dtrain_x, dtrain_y)
    предсказания = classifier.predict (dtest_x)
    
    #Перекрестная проверка
    точность = cross_val_score (оценка = классификатор, X = x_train_res, y = y_train_res, cv = 5, n_jobs = -1)
    среднее = точность.иметь в виду()
    дисперсия = точность.std ()
    print ("Среднее значение точности:" + str (среднее значение))
    print ("Отклонение точности:" + str (отклонение))
    
    #Точность
    print ("\ naccuracy_score:", precision_score (dtest_y, прогнозы))
    
    # Отчет о классификации
    print ("\ nотчет по классификации: \ n", (отчет_классификации (dtest_y, прогнозы)))
    
    # Матрица путаницы
    plt.figure (figsize = (13,10))
    plt.subplot (221)
    sns.heatmap (confusion_matrix (dtest_y, предсказания), annot = True, cmap = "viridis", fmt = "d", linecolor = "k", linewidths = 3)
    plt.title ("МАТРИЦА НЕПРЕРЫВНОСТИ", fontsize = 20) 

Всегда необходимо проверять стабильность вашей модели машинного обучения. Я имею в виду, что вы просто не можете подогнать модель под свои обучающие данные и надеяться, что она будет точно работать с реальными данными, которых она никогда раньше не видела. Вам нужна какая-то гарантия того, что ваша модель правильно использует большинство закономерностей из данных, и что она не слишком сильно учитывает шум или, другими словами, ее низкое смещение и дисперсия.

Теперь подгоните алгоритм машины опорных векторов (SVM) к обучающей выборке и выполните прогноз.

 из sklearn.svm import SVC
SVM_model = SVC ()
модель (SVM_model, x_train_res, y_train_res, x_test, y_test) 

Также попробуйте модель случайного леса и узнайте важность функции, но перед тем, как это сделать, включите приведенный ниже код в модель функции.

 # Отображение важности функции
    df1 = pd.DataFrame.from_records (dtrain_x)
    tmp = pd.DataFrame ({'Характеристика': df1.columns, 'Важность функции': classifier.feature_importances_})
    tmp = tmp.sort_values ​​(by = 'Важность функции', ascending = False)
    plt.figure (figsize = (7,4))
    plt.title ('Важность характеристик', fontsize = 14)
    s = sns.barplot (x = 'Особенность', y = 'Важность функции', data = tmp)
    s.set_xticklabels (s.get_xticklabels (), вращение = 90)
    plt.show () 

и вызовите алгоритм классификации случайного леса.

 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf_classifier = RandomForestClassifier ()
модель (rf_classifier, x_train_res, y_train_res, x_test, y_test) 

Как правило, Важность функции обеспечивает оценку, которая показывает, насколько полезной или ценной была каждая функция при построении модели.Чем больше атрибут используется для принятия ключевых решений с деревьями решений, тем выше его относительная важность .

Мы видим, что мы получаем довольно хорошие результаты от алгоритмов SVM и случайного леса. Однако вы можете настроить параметры, а также использовать другие алгоритмы и проверить разницу в точности.

Теперь попробуем решить ту же проблему с нейронными сетями (ИНС) с помощью библиотеки Python Keras.

 из импорта tenorflow set_random_seed
set_random_seed (101)
из склеарна.model_selection импорт cross_val_score
из keras.wrappers.scikit_learn импорт KerasClassifier
from keras.models import Sequential # инициализировать библиотеку нейронной сети
from keras.layers import Dense # создать нашу библиотеку слоев
def build_classifier ():
    classifier = Sequential () # инициализировать нейронную сеть
    classifier.add (Dense (units = 4, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'relu', input_dim = x_train_res.shape [1]))
    classifier.add (Dense (units = 4, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'relu'))
    классификатор.add (Dense (units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'sigmoid'))
    classifier.compile (optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['precision'])
    return classifierclassifier = KerasClassifier (build_fn = build_classifier, эпохи = 40)
точность = cross_val_score (оценка = классификатор, X = x_train_res, y = y_train_res, cv = 5, n_jobs = -1)
среднее = точность.mean ()
дисперсия = точность.std ()
print ("Среднее значение точности:" + str (среднее значение))
print ("Отклонение точности:" + str (отклонение)) # Среднее значение точности: 0.9186138613861387
# Отклонение точности: 0,073080843751 

Модель нейронной сети дала среднее значение точности 91,86%

и дисперсия точности 7,30% после перекрестной проверки, что является довольно красивым результатом.

Заключение: будущее


Удивительно, что мы можем собирать свет от далеких звезд, изучать этот свет, который путешествует на протяжении тысячелетий, и делать выводы о том, какие потенциальные миры могут быть у этих звезд.


В течение следующих 10 лет телескопы диаметром от 30 до 40 м будут работать с Земли для обнаружения экзопланет с помощью изображений и изменений скорости звезд. Спутниковые телескопы, включая Cheops, JWST, Plato и Ariel, будут запущены для обнаружения планет методом транзита. JWST также будет выполнять прямую визуализацию. Большие космические телескопы диаметром от 8 до 18 м (LUVOIR, Habex) разрабатываются в НАСА для обнаружения признаков жизни на экзопланетах к 2050 году.

В более отдаленном будущем огромные космические интерферометры будут делать подробные карты планет.И, возможно, к ближайшим экзопланетам будут запущены межзвездные зонды для получения снимков крупным планом. Инженеры уже работают над двигательными установками для достижения таких далеких целей.

Итак, в этой статье мы предсказали присутствие экзопланеты, используя модели машинного обучения и нейронные сети.

Что ж, это все для этой статьи, надеюсь, вам понравилось ее читать. Буду рад, если статья вам поможет. Не стесняйтесь делиться своими комментариями / мыслями / отзывами в разделе комментариев.


Вы можете найти код в моем репозитории Github:

Спасибо за чтение !!!


Биография: Нагеш Сингх Чаухан - энтузиаст науки о данных. Интересуюсь большими данными, Python, машинным обучением.

Оригинал. Размещено с разрешения.

Связанный:

Добро пожаловать в ThreatPursuit VM: виртуальную машину для анализа и поиска угроз

Опытные злоумышленники могут обмануть обнаружение и часто применяют новые методы в своем ремесле.Сосредоточение внимания на жизненном цикле и эволюции злоумышленников позволяет аналитикам разрабатывать новые механизмы обнаружения и процессы реагирования. Доступ к соответствующим инструментам и ресурсам имеет решающее значение для своевременного и точного обнаружения этих угроз. Поэтому мы активно компилируем наиболее важные программные пакеты в дистрибутив для Windows: ThreatPursuit VM.

ThreatPursuit Virtual Machine (VM) - это полностью настраиваемый дистрибутив на базе Windows с открытым исходным кодом, предназначенный для анализа и поиска угроз, предназначенный для аналитиков Intel и вредоносных программ, а также для охотников за угрозами, чтобы быстро приступить к работе.Роль аналитика по анализу угроз - это частный и специализированный член синей команды. Люди в этой роли обычно имеют сильный стимул к познанию среды угроз. Часто их черты характера, навыки и опыт варьируются в зависимости от подготовки и знаний в предметной области.

Их знания могут не быть техническими и могут включать в себя опыт и профессиональные навыки, полученные в результате работы в другой области (например, геопространственной, криминальной, разведывательной и т. Д.). Ключевой аспект этой роли может включать требование охоты, изучения и сортировки ранее неоткрытых или недавно появившихся угроз путем распознавания данных на предмет зла.Аналитики угроз применяют различные структурированные аналитические методы для разработки значимых и актуальных продуктов для своих клиентов.

С помощью этого дистрибутива мы стремимся предоставить пользователям:

  • Проведение охотничьих мероприятий или миссий
  • Создание состязательных сценариев с использованием знаний, основанных на фактах
  • Разработка и применение ряда аналитических продуктов среди наборов данных
  • Выполнение аналитического обзора судебных артефактов и элементов
  • Имитировать продвинутую стратегию наступательной безопасности
  • Обеспечение ситуационной осведомленности посредством обмена разведданными и отчетности
  • Прикладные методы науки о данных и визуализация кластеров символьных данных
  • Использование открытых источников разведки для получения уникальной информации о защите и нападении

Подобно FLARE-VM и Commando VM, ThreatPursuit VM использует пакеты Boxstarter, Chocolatey и MyGet для установки программного обеспечения, которое облегчает многие аспекты, связанные с ролями, выполняемыми аналитиками.Установленные инструменты обеспечивают легкий доступ к широкому спектру инструментов, включая, помимо прочего, аналитику угроз, статистику, визуализацию, поиск угроз, сортировку вредоносных программ, состязательную эмуляцию и моделирование угроз. Вот некоторые из инструментов, но их гораздо больше:

Чтобы увидеть полный список инструментов, посетите наш репозиторий GitHub.

Установка

Подобно FLARE-VM и Commando VM, рекомендуется установить ThreatPursuit VM на виртуальной машине. Ниже приводится обзор минимальных и рекомендуемых требований к установке.

Требования
  • Windows 10 1903 или выше
  • Жесткий диск 60 ГБ
  • 4 ГБ ОЗУ
Рекомендуется
  • Windows 10 1903
  • Жесткий диск 80+ ГБ
  • 6+ ГБ RAM
  • 1 сетевой адаптер
  • Графическая карта OpenGL 1024 МБ
  • Включить поддержку виртуализации для ВМ
    • Требуется для Docker (MISP, OpenCTI)
Стандартная установка

Самый простой способ установить ThreatPursuit VM - выполнить следующие действия.Это установит все стандартные инструменты и поможет вам найти зло в кратчайшие сроки!

  1. Создайте и настройте новую виртуальную машину Windows 10 с указанными выше требованиями.
    • Убедитесь, что виртуальная машина полностью обновлена. Возможно, вам потребуется проверить наличие обновлений, перезагрузить компьютер и снова проверить его, пока больше не останется.
  2. Установите специальные гостевые инструменты виртуальной машины (например, VMware Tools), чтобы разрешить дополнительные функции, такие как копирование / вставка и изменение размера экрана.
  3. Сделайте снимок своей машины! Это позволяет всегда иметь чистое состояние.
  4. Загрузите и скопируйте install.ps1 на вновь настроенную виртуальную машину.
  5. Откройте PowerShell от имени администратора.

Затем разблокируйте установочный файл, запустив: Unblock-File. \ Install.ps1 , как показано на рисунке 1.


Рисунок 1: Сценарий установки Unblock-File

Включите выполнение сценария, запустив: Set-ExecutionPolicy Unrestricted -f , как показано на рисунке 2.


Рисунок 2: сценарий Set-ExecutionPolicy Unrestricted -f

Наконец, выполните сценарий установщика следующим образом: .\ install.ps1

После выполнения install.ps1 вам будет предложено ввести пароль администратора, чтобы автоматизировать перезапуск хоста во время установки, поскольку произойдет несколько перезагрузок. При желании вы можете передать свой пароль в качестве аргумента командной строки через «. \ Install.ps1 -password » . Если у вас не установлен пароль, нажатие Enter при появлении запроса также будет работать.

Это последнее, что вам нужно будет сделать до того, как установка останется без присмотра.Сценарий настроит среду Boxstarter и приступит к загрузке и установке среды ThreatPursuit VM, как показано на рисунке 3.


Рисунок 3: Выполнение сценария установки

Процесс установки может занять более нескольких часов в зависимости от скорости вашего интернет-соединения и веб-серверов, на которых размещены различные файлы. На рисунке 4 показано окружение рабочего стола после установки с логотипом и ярлыком на рабочем столе. Когда установка будет завершена, вы узнаете, что на заднем плане будет размещен логотип виртуальной машины.


Рисунок 4: Настольный компьютер ThreatPursuit VM установлен

Выборочная установка

Стандартная установка вам не по зубам? Мы предлагаем индивидуальный метод установки, который позволяет вам выбрать, какие шоколадные пакеты будут установлены. Дополнительные сведения см. В разделе «Действия по пользовательской установке» в нашем репозитории GitHub.

Установка дополнительных пакетов

Поскольку ThreatPursuit VM использует диспетчер пакетов Windows Chocolatey, легко установить дополнительные пакеты, не включенные по умолчанию.Например, ввод команды cinst github от имени администратора устанавливает GitHub Desktop в вашей системе.

Чтобы обновить все установленные на данный момент пакеты до самых последних версий, выполните команду cup all от имени администратора.

Начало работы: пример использования

Как аналитики угроз, то, что мы выберем, будет зависеть от приоритетов и требований нашей текущей роли. Часто они различаются в зависимости от каждой угрозы или противника, например, от финансовых преступлений, шпионажа, групп или отдельных лиц, ориентированных на конкретную проблему.Эта роль в целом включает сбор и анализ данных об угрозах (например, вредоносных программ, индикаторов атаки / компрометации) с целью сортировки данных и разработки действенных аналитических данных. Например, кто-то может захотеть создать сигнатуры обнаружения на основе сетевых коммуникаций вредоносного ПО для классификации, совместного использования или распространения индикаторов компрометации (IOC) стандартными способами. Мы также можем использовать эти IOC для разработки и применения аналитических продуктов, которые создают кластеры аналогичных узлов, таких как тактики и методы MITER ATT & CK или группы APT.С другой стороны, наша цель может быть столь же простой, как сортировка поведения образца вредоносного ПО, поиск индикаторов или доказательство или опровержение гипотезы. Давайте посмотрим, с чего мы можем начать.

Открытая охота

Чтобы начать наш пример использования, предположим, что мы заинтересованы в рассмотрении последних данных о действиях злоумышленников за квартал. Мы регистрируемся на портале Mandiant Advantage (рисунок 5), используя нашу общедоступную подписку, чтобы получить моментальный снимок любой выделенной активности (рисунок 6).


Рисунок 5: Портал Mandiant Advantage


Рисунок 6: Активность участников в третьем квартале 2020 г.

На основании отчета Mandiant Advantage мы заметили ряд очень активных участников APT и FIN.Мы решили перейти к одному из этих актеров, наведя курсор мыши и выбрав тег актера FIN11.

Мы получаем сводный снимок высокого уровня об злоумышленнике, его целевых отраслевых вертикалях, связанных отчетах и ​​многом другом, как показано на рисунке 7. Мы также можем выбрать для просмотра самый последний отчет, связанный с FIN11.


Рисунок 7: Сводка по актерам FIN11

Выбрав кнопку «Просмотреть всю страницу», как показано в правом верхнем углу рисунка 6, мы можем использовать эту функцию для загрузки индикаторов, как показано в правом верхнем углу рисунка 8.


Рисунок 8: Полная страница FIN11

В отчете FIN11 мы проверяем связанные теги аналитики угроз, которые содержат готовые аналитические продукты. Однако мы заинтересованы в сборе необработанных IOC (рисунок 9), которые мы могли бы использовать для изменения или обогащения наших собственных наборов данных.


Рисунок 9: Загруженные индикаторы FIN11

Используя платформу обмена информацией о вредоносных программах (MISP) в качестве точки сбора, мы собираемся загрузить и отсортировать наши индикаторы с помощью нашего локального экземпляра MISP, запущенного на ThreatPursuit VM.

Обратите внимание, что вам необходимо убедиться, что ваш локальный экземпляр MISP работает правильно с выбранной вами конфигурацией. Мы выбираем кнопку «Добавить событие», начинаем заполнять все необходимые поля для подготовки нашего импорта, а затем нажимаем «Отправить», как показано на рисунке 10.


Рисунок 10: MISP-сортировка событий

В разделе тегов нашего недавно созданного события FIN11 мы применяем соответствующие теги, чтобы начать связывать аспекты контекстной информации, относящиеся к нашей цели, как показано на рисунке 11.


Рисунок 11: Настройка события MISP для FIN11

Затем мы выбираем «Добавить атрибут» в наше событие, что позволит нам импортировать наши хэши MD5 в галактику MISP, как показано на рисунке 12. Используя как категорию, так и тип, мы выбираем соответствующие значения, которые лучше всего представляют наш набор данных и подготовиться к отправке этих данных на наше мероприятие.


Рисунок 12: События импорта MISP в событие FIN11

MISP обеспечивает упрощенный способ детализации и маркировки индикаторов, а также обогащения и сводки аналитических данных об угрозах.Мы также можем выполнить этот процесс обогащения в рамках MISP с использованием различных источников открытого интеллекта и их модулей, таких как Mandiant Advantage, PassiveTotal, Shodan и VirusTotal. Мы также можем достичь того же результата, используя аналогичные инструменты, уже упакованные в ThreatPursuit VM.

Используя Maltego CE, установленный как часть виртуальной машины, мы можем автоматизировать аспекты целевого сбора и анализа наших семейств вредоносных программ FIN11 и соответствующей инфраструктуры. Ниже приведены лишь некоторые из подключаемых модулей Maltego, которые можно настроить после установки, чтобы помочь в процессе обогащения и сбора:

Нацелившись на предполагаемую полезную нагрузку, мы пытаемся выполнить поворот, используя его хеш-значение MD5 (113dd1e3caa47b5a6438069b15127707), чтобы обнаружить дополнительные артефакты, такие как инфраструктура, история записей домена, ранее упорядоченные отчеты, похожие образцы вредоносных программ, временные метки и расширенные заголовки.

Импортируя наш хэш в Maltego CE, мы можем приступить к выполнению ряда запросов для поиска и получения интересной информации, связанной с нашей вредоносной программой FIN11, как показано на рисунке 13.


Рисунок 13: Maltego CE запрашивает хэш MD5

Довольно быстро откатываем индикаторы; в данном случае - общие именованные сигнатуры обнаружения от ряда поставщиков средств защиты от вредоносных программ. Используя VirusTotalAPI Public, мы выполняем серию запросов на сбор и сортировку по множеству настроенных открытых источников, как показано на рисунке 14.


Рисунок 14: Автоматизация обогащения и анализа целевой инфраструктуры

Для быстрого ознакомления опубликована визуальная ссылка.

С нашей недавно идентифицированной информацией, полученной путем пассивного извлечения этих IOC от различных поставщиков данных, мы можем идентифицировать дополнительные хэши, URL-адреса доставки и местоположения веб-команд и элементов управления, как показано на рисунке 15.


Рисунок 15: Maltego визуализация капельницы FIN11

Поворот на предполагаемый домен доставки FIN11 почти-быстрый [.] com, мы обнаружили еще несколько образцов, которые были загружены на веб-сайт с песочницей вредоносных программ AppAnyRun. В браузере ThreatPursuit VM Google Chrome и в каталоге Tools есть ярлыки и закладки для ряда песочниц, которые помогают быстро получить к ним доступ и выполнить поиск. Мы можем использовать AppAnyRun для дальнейшего анализа гетерогенных сетей и поведения выполнения этих собранных образцов.

Мы обнаружили еще один аналогичный образец, который представляет собой документ XLS под названием «ОТЧЕТ О МОНИТОРИНГЕ.xls »с хешем MD5 5d7d2371668ad4a6484f76b0b6511961 (рисунок 16). Давайте попробуем отсортировать этот недавно обнаруженный образец и уточнить связь с FIN11.


Рисунок 16. Отчет об исполнении VirusTotal для 5d7d2371668ad4a6484f76b0b6511961

Извлечение интересных строк и индикаторов из этого образца позволяет нам сравнивать эти артефакты с нашим собственным динамическим анализом. Если мы не можем получить доступ к исходному образцу вредоносного ПО, но у нас есть другие индикаторы для поиска, мы также можем использовать различные уникальные характеристики и атрибуты (например,g., imphash, vthash, pdb string и т. д.), чтобы найти связанные образцы.

Даже не имея доступа к образцу, мы также можем использовать YARA для поиска похожих образцов вредоносного ПО. Один из таких источников - использование инструмента mquery и их наборов данных, предлагаемых через CERT.PL. Чтобы ускорить создание правила YARA, мы используем правило FIN11 YARA, представленное в отчете FIN11 Mandiant Advantage. Просто скопируйте и вставьте правило YARA на страницу mquery и выберите «Запрос», чтобы выполнить поиск (рисунок 17). Это может занять некоторое время, поэтому обязательно загляните сюда позже (вот результаты).


Рисунок 17: поиск правил mquery YARA для поиска вредоносного ПО FIN11

В рамках нашего поиска mquery мы находим совпадение общей подписи на Win32_Spoonbeard_1_beta для хэша MD5 3c43d080b5badfdde7aff732c066d1b2. Мы связываем этот хеш MD5 с другой песочницей, app.any.run, по следующему URL-адресу:

  • https://app.any.run/tasks/19ac204b-9381-4127-a5ac-d6b68e0ee92c/

Как видно на рисунке 18, этот образец был впервые загружен 2 мая 2019 г., и связанная с ним цепочка заражения не была повреждена.

Рисунок 18: Отчет о выполнении AppAnyRun на 3c43d080b5badfdde7aff732c066d1b2

Теперь у нас есть уверенное обнаружение сигнатуры, но с разными именами обнаружений для семейства вредоносных программ. Это обычная проблема для аналитиков и исследователей угроз. Однако мы получили интересную информацию о самом вредоносном ПО, такую ​​как его поведение при выполнении, методы шифрования, удаленные файлы, временные шкалы, а также информацию о сервере управления и маячках. Этого более чем достаточно, чтобы просмотреть наши собственные наборы данных, чтобы выявить ранее наблюдаемые действия и подготовиться к завершению нашего отчета.

Когда мы уверены в своем анализе, мы можем приступить к моделированию и атрибуции характеристик вредоносного ПО. Мы можем использовать другие сообщества по обмену угрозами и источники разведки для дальнейшего обогащения информации, собранной по образцу. Обогащение позволяет аналитикам лучше экстраполировать контекст, такой как время, сходство вредоносных программ, связанные инфраструктуры и предварительную информацию о нацеливании. Мы кратко добавим наш контент в наш экземпляр MISP и применим теги, чтобы завершить наш обзор.

Мы можем добавить теги MITER ATT & CK (рис. 19), относящиеся ко всей цепочке заражения вредоносным ПО для нашего образца, поскольку они могут быть полезны с точки зрения моделирования.


Рисунок 19: Теги MITER ATT & CK для образца вредоносной программы

Последние мысли

Мы надеемся, что вам понравился этот простой сценарий использования рабочего процесса сортировки вредоносных программ с использованием ThreatPursuit VM. Во включенном наборе инструментов есть гораздо больше инструментов и возможностей, таких как машинное обучение (ML) и алгоритмы машинного обучения, которые также помогают охотникам за угрозами, быстро анализируя большие объемы данных.Ознакомьтесь с некоторыми сообщениями в блоге FireEye по ML здесь.

Полный список инструментов см. В репозитории ThreatPursuit VM на GitHub. Мы с нетерпением ждем публикации большего количества сообщений в блогах, контента и руководств по мере роста нашей пользовательской базы.

И, наконец, вот несколько статей по теме, которые могут быть интересны.

Анализ вредоносного ПО
Цифровая криминалистика
Анализ и оценка разведки
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *